基于MSH263编码器协同系统的设计与实现

使用代理动态链接库对Windows(R)NetMeeting(R)调用MSH263编码的过程进行了记录.通过与标准调用序列的对比,发现了未公开的两个ICM消息和一组状态数据,使得MSH263编码器可以在用户程序中应用.给出了MSH263编码帧中隐含的RTP切分索引数据格式,并由此提出了快速切分算法.基于以上方法构造的实时多媒体协同系统,可以与AccessGrid及H.323系统良好互通,已成功应用于多项国家级项目.     

脱水过程中无核白葡萄转录组测序及膜脂降解代谢中关键基因的筛选

该研究以吐鲁番地区无核白葡萄为试验材料,在25 ℃常温和30 ℃热风干燥后,取失水25%、50%时褐变和未褐变的样品。利用转录组测序技术筛选出膜脂降解代谢相关的关键基因,并利用实时荧光定量PCR技术对其进行验证,研究结果显示,转录组测序共获得了11.63亿的clean data,当无核白失水50%时未褐变与褐变的相比,在快速脱水组筛选出718个差异表达基因,慢速脱水组2 259个。将上述基因进行GO功能富集和KEGG富集分析后,筛选出43个膜脂代谢相关的差异基因,归类于5种代谢途径。从已获得的差异基因中最终筛选出乙醛脱氢酶7B4（Aldehyde Dehydrogenase7B4,ALDH7B4）、双半乳糖甘油二酯合成酶1（Digalactose Diglycerol Synthetase1,DGD1）、脂氧合酶（Lipoxygenase,LOX）、磷脂磷酸水解酶2（Lipid Phosphate Phosphatase2,LPP2）、二酰基甘油激酶5（Diacylglycerol Kinase5,DGK5）、非特异性磷脂酶C4（Non-specific Phospholipase C4,NPC4）、磷脂酶Dα1（Phospholipase Dα1,PLDα1）7个膜脂代谢相关的关键基因,经qRT-PCR验证,基因表达趋势与转录组测序结果基本一致。结果表明,膜脂降解代谢相关基因表达量变化对无核白脱水褐变有一定影响。     

多目的IP传输设计实现

组播因其在点对多点传输方面拥有的优势,常被用于多媒体会议等应用。但是由于使用组播路由规模的限制,阻碍了在因特网推广组播技术的应用。首先对组播的原理作了分析,提出了具有组播特性的包含多个目的IP地址的IP传输设计,然后描述了一些关键问题,并讲解了具体设计和实现方法。     

光纤Mesh网络动态组播业务疏导算法

针对当前低速组播业务请求与光网络高速波长传输容量的问题,基于光网络组播业务疏导模型,提出动态组播业务疏导算法,将新的组播业务请求疏导到已建立的光组播树上,达到提高网络资源的利用率、降低组播业务连接阻塞概率的目的。仿真结果表明,该算法可有效地改善网络性能。     

基于信息熵多种群遗传算法的组播路由

针对网络信息不确定性和链路负载不均匀所造成的网络拥塞,提出基于信息熵的组播路由算法。该遗传算法从最小代价树开始,在多种群中不断选择信息熵较大的种群,以求得满足延时要求且路径负载较小的组播树。结果表明,该算法性能快速、有效地构造最小时延组播树,且保证网络负载均衡分布。     

基于可用带宽测量的应用层组播算法

针对组播分发树建立过程的特性和需求,提出一种基于可用带宽测量的应用层组播算法。该算法以组播数据作为测试源,建立输入数据率和单向时延的关系模型,融合可用带宽测量与组播分发树的建立,以降低测量开销和对网络的影响,仿真实验表明,生成的组播树具有高吞吐量和低链路压力的特点。     

基于节点性能估算的应用层组播算法

提出一种基于节点性能估算的应用层组播树构建和维护算法(PPE)。综合考虑节点的性能及其在组播树中的位置,尽可能使高性能的节点接近源节点,使低性能的节点接近叶子节点,以此来提高组播树的效率,降低端到端的延迟,减小链路压力和控制开销。仿真结果表明,PPE在大规模节点环境中能有效改善组播树的性能。     

基于范围代理的MAODV协议改进

高效的组播路由是移动自组网网络组播路由的研究热点之一。在分析MAODV协议的基础上,提出基于范围代理扩展的MAODV组播路由协议。通过使用区域范围代理管理和单播与广播结合的组播数据包,扩展范围代理MAODV协议。模拟仿真结果显示,改进后的协议减少网络开销和树重构次数、降低端到端平均时廷、提高数据包投递率。     

以太网交换机的源指定组播方案

针对边缘网中组播数据转发效率不高的问题,提出以太网交换机的源指定组播方案。在该方案中,交换机利用对IGMPv3报文的嗅探实现指定源的组播数据转发。描述控制流和数据流的运行机制,对该机制进行仿真分析。与IGMPv2嗅探方案的比较结果证明,该方案性能较高。     

人群运动中的视觉显著性研究

在公共场所中人们都倾向于以分组的形式进行运动,本文把这种以分组形式运动的若干个行人称为运动群组,具有视觉显著性的人群运动群组是场景理解的重点,其对人群的整体运动也影响最大。本文对运动群组的视觉显著性展开了研究,分别从规模、速度、组内紧致度和变化度４个方面来对运动群组的视觉显著性进行度量,并基于该度量给出了视觉显著性运动群组检测方法。首先,利用光流法对运动人群进行分析得到光流向量;然后通过层次聚类算法对运动人群进行分组;最后,基于本文所给出的度量计算每个群组的视觉显著性,以检测出视觉显著性最高的运动群组。实验表明该方法能够有效地对视觉显 著性运动群组进行检测,该研究成果可应用于人群场景理解、人群运动分析和人群场景分类等计算机视觉研究领域。